改进CMAC神经网络的非线性滑模容错控制

"基于平衡学习的CMAC神经网络非线性滑模容错控制 (2008年)" 本文主要探讨了一种结合了改进的Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC) 神经网络和滑模控制技术的动态非线性系统容错控制策略。CMAC神经网络是一种模仿人脑小脑功能的模型，常用于处理复杂控制任务，尤其是在线学习和记忆能力。在传统的CMAC学习算法中，当存在误差时，该误差会平均分配给所有激活的存储单元，而忽视了每个单元的可信度或权重的差异。 作者针对这一问题，提出了一种基于“平衡学习”的改进CMAC算法。在这个新算法中，每个激活单元的学习可信度与其先前的学习次数有关，误差校正值与激活单元的学习次数的-p次方成比例。这种改进使得学习过程更加高效，提高了在线学习的速度和精度，增强了神经网络对不确定性和故障的适应性。 接着，文章将滑模控制技术引入到容错控制器的设计中。滑模控制是一种变结构控制策略，它通过设计一个滑动模式表面，使得系统在故障发生时能够快速切换到这个表面上，从而保持稳定并达到预定的控制性能。结合改进的CMAC神经网络，滑模控制可以实时重构控制律，以应对系统中的故障，实现动态非线性系统的在线故障诊断和容错控制。 在理论分析和稳定性论证后，作者通过仿真验证了这种结合平衡学习和滑模控制的容错控制策略的有效性。仿真结果表明，该方法能有效地识别和补偿系统故障，保证系统的稳定运行，同时提高了控制性能。 这篇论文提出了一个创新的容错控制方案，它结合了神经网络的自适应学习能力和滑模控制的鲁棒性，对于非线性动态系统的故障诊断和容错控制具有重要的理论和实际价值。该研究对于提升复杂系统在面临不确定性、故障或干扰时的性能有着积极的贡献，并可能在航空航天、机器人、电力系统等领域找到广泛应用。